glmnetR'deki paketi kullanarak bazı verileri modellemeye çalışıyorum. Diyelim ki aşağıdaki verilere sahibim
training_x <- data.frame(variable1 = c(1, 2, 3, 2, 3),
variable2 = c(1, 2, 3, 4, 5))
y <- c(1, 2, 3, 4, 5)
(Bu bir basitleştirme; verilerim çok daha karmaşık.) Sonra glmnet modeli oluşturmak için aşağıdaki kodu kullandım.
x <- as.matrix(training_x)
library(glmnet)
GLMnet_model_1 <- glmnet(x, y, family="gaussian", alpha=0.755,
nlambda=1000, standardize=FALSE, maxit=100000)
Ben kullanıyorum standardize=FALSEbenim gerçek hayat verileri zaten standardize çünkü. Sonra yeni bir veri kümesi üzerinde tahmin yapmak istiyorum. Diyelim ki yeni verilerim:
newdata <- as.matrix(data.frame(variable1 = c(2, 2, 1, 3),
variable2 = c(6, 2, 1, 3)))
results <- predict(object=GLMnet_model_1, newx, type="response")
Sonuçların 4 element (tahminleri newdata) içermesini beklerdim , ama bunun yerine bana 4x398 matris verir. Neyi yanlış yapıyorum?